Máxima verosimilitud generalizada
La máxima verosimilitud generalizada (GML) es un enfoque estadístico utilizado para estimar los parámetros de un modelo estadístico. En lugar de maximizar la verosimilitud de los datos observados, la GML maximiza la verosimilitud de los datos transformados de alguna manera. Esto puede ser útil cuando los datos no siguen una distribución normal o cuando hay una relación no lineal entre las variables.
La GML es especialmente útil en modelos de regresión no lineal, donde la relación entre las variables no puede ser capturada por un modelo lineal. Al transformar los datos de alguna manera, como aplicando una función de enlace, la GML puede encontrar los parámetros que mejor se ajustan a los datos.
En resumen, la máxima verosimilitud generalizada es una extensión del enfoque de máxima verosimilitud que permite modelar de manera más flexible y precisa una amplia gama de situaciones estadísticas.